Để tìm hiểu tác động của CTTC tới HQKD của DNXD tại Việt Nam, phương trình (3.1) có thể được ước lượng theo phương pháp dữ liệu bảng với các mô hình: Pooled OLS, FEM, REM, GMM. Những ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng trong
ước lượng theo Gujarati (2004) như sau: (i) Dữ liệu bảng liên kết các đối tượng cá thể
(các công ty đa quốc gia...) theo thời gian, nên có sựđồng nhất giữa các cá thể này. Kỹ
thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể xem xét đến sựđồng nhất này bằng cách đưa vào những biến đặc trưng riêng của từng cá thể (firms, countries,...) nghiên cứu; (ii) Bằng việc kết hợp những chuỗi quan sát theo thời gian và không gian, dữ liệu bảng hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến sốđộc lập, bậc tự do được tăng thêm và hiệu quả hơn, (iii) Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường một cách tốt hơn sự tác
động không thể quan sát được theo dữ liệu chỉ theo thời gian hoặc chỉ theo không gian thuần túy, tránh được phần nào việc bỏ sót các biến số có ý nghĩa trong mô hình; (iv) Cuối cùng, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa độ chệch (bias) có thể phát sinh nếu chúng ta kết hợp các cá thể thành nhóm
Các phương pháp dữ liệu bảng phổ biến như mô hình ảnh hưởng cố định FEM, ngẫu nhiên REM hay OLS hay các kỹ thuật phức tạp hơn như GMM có một điểm chung là dựa trên giảđịnh các hệ số của các biến giải thích không thay đổi tại các điểm khác nhau của biến phụ thuộc. Nghĩa là, trong nghiên cứu tác động của CTTC tới HQKD của DNXD, dù ở mức HQKD cao hay thấp thì tỷ lệ CTTC không hay đổi.
Điều này là không phù hợp. Do đó, luậnán vận dụng thêm phương pháp hồi quy phân vịđể lấp đầy khoảng trống nghiên cứu. Phương pháp hồi quy phân vị giúp ước lượng các hệ số của các biến giải thích thay đổi như thế nào khi ở các phân vị khác nhau của biến HQKD ((Koenker và Bassett Jr, 1978); (Koenker, 2005)). Phương pháp này có thế mạnh là khai thác được toàn bộ dữ liệu nhờ khả năng xử lý được các giá trị bất thường (outliers) của biến phụ thuộc. Do đó, phương pháp hồi quy phân vị rất phù hợp với mục tiêu ước lượng tác động của CTTC đến HQKD của các DN. Sai số của các hệ
số ước lượng cũng được hiệu chỉnh cho hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan để đảm bảo tính hiệu lực trong kiểm định hệ số (Parente và Silva, 2016). Các phân vị 10, 25, 50, 75 và 90 là các phân vị thường được phân tích trong các nghiên cứu sử dụng hồi quy phân vị (Koenker, 2005); (Zhao, 2014); (Ha và cộng sự, 2019).
Do các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng truyền thống Pooled OLS, FEM, REM, GMM là các phương pháp phổ biến và tiêu chuẩn trong các nghiên cứu trước, tác giả sẽ trình bày vắn tắt về các phương pháp này. Phương pháp hồi quy phân vị là phương pháp ít phổ biến hơn và sự phù hợp của phương pháp này đối với mục tiêu của luận án cần được làm rõ. Do đó, phần tiếp theo của luận án sẽ trình bày chủ yếu về
phương pháp ít phổ biến này.
a. Phương pháp OLS, FEM, REM
Phương pháp ước lượng OLS gọi là bình phương tối thiểu thông thường, là phương pháp ước lượng các hệ số của biến giải thích lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc dựa trên nguyên tắc tối thiểu hóa tổng các bình phương phần dư của mô hình. Trong đó, phần dư là chênh lệch giữa giá trị thực tế của biến phụ thuộc và giá trị
dựđoán của biến này theo hàm của các biến giải thích
Phương pháp ước lượng sử dụng mô hình ảnh hưởng cốđịnh (FEM) đặc biệt phù hợp hơn với các đặc điểm của dữ liệu bảng, nếu các đơn vị trong dữ liệu có các đặc
điểm riêng không thay đổi theo thời gian và có thể tương quan với phần dư của mô hình. Trong thực tế, điều này thường tồn tại nên việc ước lượng mô hình sẽ không hiệu quả nếu không cân nhắc nó.
Phương pháp ước lượng sử dụng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn với các phương pháp ước lượng OLS và mô hình ảnh hưởng cố định (FEM), nếu các đơn vị có đặc điểm riêng mang tính ngẫu nhiên, không tương quan với phần dư
của mô hình. Một ưu điểm của phương pháp này là nó có thểước lượng tác động của các biến có đặc điểm không thay đổi theo thời gian, như ngành, quốc gia, nơi DN hoạt
động, loại hình DN (giảđịnh các yếu tố này thực sự không thay đổi). Trong khi đó, mô hình ảnh hưởng cốđịnh không thể thực hiện được việc ước lượng như vậy.
Để lựa chọn mô hình hiệu quả nhất, các kiểm định được sử dụng bao gồm: kiểm
định nhân tử Lagrange (xttest0) lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS với RE. Trong đó, H0 là phương sai của sai số qua các đơn vị là không đổi hay mô hình Pooled OLS phù hợp hơn. Kiểm định Hausman (Hausman, 1978)để lựa chọn giữa mô hình RE và mô hình FE. Trong đó, giả thuyết H0 là không có sự khác biệt giữa haimô hình.
b. Phương pháp GMM
Ước lượng sử dụng phương pháp OLS không vững và hiệu quả khi có tồn tại các hiện tượngphương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh. Một số biến giải thích khác trong mô hình cũng không hoàn toàn ngoại sinh nên cần phải xử lý nội sinh. Với các
nguyên nhân gây ra nội sinh này, các phương pháp đơn giản như Pooled OLS, FEM, REM không đáp ứng đủ và phương pháp GMM là một lựa chọn khá phổ biến.
Antoniou và cộng sự (2006) đã chứng minh phương pháp GMM là phương pháp phù hợp đối với mô hình động. Các tác giả khuyến nghị sử dụng phương pháp GMM
để loại bỏ các vấn đề nội sinh, và phương pháp này cũng cho các ước lượng vững khi có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Để đảm bảo các ước lượng theo phương pháp GMM là phù hợp, kiểm định Sargan và/ hoặc Hansen được sử dụng, kèm theo kiểm định về tự tương quan bậc 2 (Roodman, 2009). Kiểm định Sargan xem xét tính phù hợp của bộ biến công cụ trong mô hình, trong đó giả thuyết H0 là biến công cụ
là biến ngoại sinh. Do đó, kết quả kiểm định cần cho ra p-value lớn hơn 10%. Ngoài ra, kiểm định tự tương quan bậc 2 cũng được thực hiện để đảm bảo các biến công cụ được sử dụng từ độ trễ bậc 2 là phù hợp vì không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 (Arellano và Bond, 1991).
c. Phương pháp hồi quy phân vị
Phương pháp hồi quy phân vị có điểm tương đồng với phương pháp OLS ở chỗ
cả hai đều hỗ trợ ước lượng mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích. Tuy nhiên, trong khi hồi quy OLS giúp ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc, phương pháp hồi quy phân vị lại ước lượng giá trị của biến phụ thuộc tại từngphân vịτ của biến phụ thuộc (với τ thuộc khoảng (0,1)). τ = 0,5 thể hiện trung vị.
Đối với hồi quy OLS, các hệ số thể hiện mức độ tác động của các biến giải thích
được ước lượng qua nguyên tắc tối thiểu hóa:
Trong đó, giá trị trung bình có điều kiện của y là µ(X) = Xβ, nghĩa là hàm của các biến giải thích X cho trước. Triển khai vào phương trình trên, ta có hệ số β được
ước lượng theo nguyên tắc tối thiểu hóa :
Trong khi đó, hồi quy phân vị cũng được thực hiện dựa trên nguyên tắc tương tự, bằng cách chỉđịnh rõ mô hình cho phân vịτ như sau:
Qy(τ|X) = Xβ(τ )
Ước lượng hệ số của các β tại từng phân vịτ (gọi là β(τ ) dựa trên nguyên tắc tối thiểu hóa:
Trong đó, ρτ(z) là hàm tuyến tính và có các giá trị: z(τ-1) nếu z<0 và zτ nếu z không âm. Hệ số β(τ ) cho thấy các hệ số của các biến giải thích X có thể khác tùy thuộc phân vịτ của biến phụ thuộc.
Tóm lại, khác với phương pháp OLS hay các phương pháp khác mà việc ước lượng các hệ số được thực hiện qua quy tắc tối thiểu hóa bình phương phần dư, phương pháp hồi quy phân vịước lượng các hệ số thông qua tối thiểu hóa các phần dư
lấy theo giá trị tuyệt đối theo số trọng số. Để minh họa cho ứng dụng của phương pháp hồi quy phân vị, tác giả Koenker (2005) đã sử dụng bộ dữ liệu về mối quan hệ giữa thu nhập và chi tiêu cho thực phẩm của hộ gia đình. Điểm nổi bật của kết quả là mối quan hệ giữa chi tiêu và thu nhập rất khác nhau giữa các hộ có chi tiêu cao so với hộ có chi tiêu thấp. Các đường thể hiện các mức tác động khác nhau thu nhập đối với chi tiêu thực phẩm của hộ gia đình, và các phân vị được nghiên cứu là 10%, 25%, 50%, 75% và 90%.
Hình 3.3. Minh họa về ứng dụng của hồi quy phân vị theo Koenker và Hallock
Nguồn: Koenker và Hallock (2001)
Phương pháp hồi quy phân vị giúp ta xác định được tác động của biến X đối với biến Y tại các phân vị khác nhau của biến Y, do đó cho ta thấy được bức tranh toàn diện hơn về tác động của biến X đối với biến Y ở mức trung bình, do các phương pháp này tập trung vào phần giữa trong phân phối của biến Y (Koenker và Bassett Jr, 1978a). Khi ta muốn ước lượng tác động của biến X đối với biến Y tại các phân vị
khác của Y, phương pháp OLS sẽ không còn phù hợp mà thay vào đó hồi quy phân vị
sẽ là phương pháp rất phù hợp với mục đích ước lượng này. Đồng thời, không như
OLS, phương pháp ước lượng hồi quy phân vị cho kết quả chuẩn vững (robust) trong trường hợp có các giá trị bất thường (outliers)
F oo d E xp en di tu re Household Income
Mục tiêu của luận án là xem xét hệ số của biến CTTC có thay đổi khi ở các phân vị khác nhau của biến HQKD. Điều này hoàn toàn có thểđược kiểm định bằng cách sử
dụng phương pháp hồi quy phân vị như minh họa trong trường hợp mối quan hệ của thu nhập và chi tiêu thực phẩm của hộ gia đình. Hơn nữa, mặc dù ta có thể sử dụng hồi quy phân vị OLS hay mô hình ảnh hưởng cố định/ngẫu nhiên để ước lượng các hệ số
tại từng phân vị riêng biệt, điều này làm giảm mạnh số mẫu quan sát và vấn đề các giá trị bất thường vẫn không được xử lý. Trong khi đó, hồi quy phân vị mặc dù ước lượng hệ số của các biến giải thích tại từng phân vị của biến phụ thuộc, phương pháp này vẫn sử dụng toàn bộ quan sát và xử lý được các giá trị bất thường.
Luận án chọn sử dụng các phân vị 10, 25, 50, 75 và 90, nhất quán với một số
nghiên cứu sử dụng hồi quy phân vị trong các nghiên cứu về CTTC trong đó có Fattouh và cộng sự (2005); Nguyễn Thị Cành và cộng sự (2017); Trần Thị Kim Oanh và Hoàng Thị Phương Anh (2017).
Kết luận chương 3
Chương 3 tác giả đã trình bày về phương pháp nghiên cứu của luận án với các
điểm chính sau:
Một là, tác giả trình bày về thiết kế nghiên cứu với việc sử dụng cả 2 phương pháp định tính và định lượng. Dữ liệu được thu thập từ các cuộc điều tra DN từ năm 2012-2017, từ đó tác giả đã thiết lập mô hình nghiên cứu tác động của CTTC tới HQKD của các DNXD với các biến CTNV, CCTS, CCTK, CCPT, AGE, GRO, SIZE.
Hai là, tác giảđề cập tới phương pháp ước lượng mô hình bao gồmPooled OLS, FEM, REM, GMM. Luận án đã mô tả phương pháp hồi quy phân vị là phương pháp ít
được sử dụng và sự phù hợpcũng như cần thiết của phương pháp này đối với mục tiêu nghiên cứu của luận án.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC TÀI CHÍNH ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG TẠI VIỆT NAM 4.1. Tổng quan về các doanh nghiệp xây dựng Việt Nam giai đoạn 2012-2017
4.1.1. Lịch sử phát triển ngành xây dựng
a. Giai đoạn sơ khai (1954-1985)
Sau giải phóng năm 1954, miền Bắc đạt được độc lập và phát triển theo định hướng kinh tế kế hoạch tập trung (nghĩa là Nhà nước nắm toàn quyền điều hành kinh tế, chủ
trương dần xóa bỏ kinh tế tư nhân). Trong giai đoạn này, ngành xây dựng chủ yếu được thống lĩnh bởi các đơn vị trực thuộc Chính phủ, nắm quyền chủđạo trong huy động nhân lực, vật lực và thực hiện các dự án xây dựng. Bộ Kiến trúc (sau này trở thành Bộ Xây dựng) được thành lập vào năm 1958 và là cơ quan quản lý nhà nước đối với toàn ngành xây dựng, đảm nhiệm chức năng quy hoạch và thực hiện đầu tư, xây dựng cho Nhà nước.
Trong giai đoạn giải phóng miền Nam kéo dài 20 năm tiếp đó (1954 – 1975), nền kinh tế cả hai miền Nam Bắc đều chịu phụ thuộc rất lớn từ viện trợ quốc tế, chủ yếu từ
Mỹ, Nga và Trung Quốc. Tại miền Bắc, các nỗ lực xây dựng được tập trung vào hạ
tầng và công nghiệp để khôi phục kinh tế sau nhiều năm chiến tranh. Nhiều công trình lớn được khởi công và hoàn thành trong giai đoạn này, trong đó có thể kể đến Thủy
điện Lào Cai, Thủy điện Thác Bà, Khu công nghiệp Gang thép Thái Nguyên, Khu công nghiệp Việt Trì… Đến năm 1965, chiến tranh phá hoại của Mỹ khiến cho ngành xây dựng phải chuyển hướng sang ưu tiên các công trình quốc phòng, trong đó gồm Sân bay Hòa Lạc, Sân bay Đa Phúc và các công trình phòng không.
Sau khi miền Nam được giải phóng vào năm 1975, Việt Nam bước vào giai đoạn bao cấp kéo dài 10 năm (1976 – 1985). Trong giai đoạn này, Việt Nam nói chung và ngành xây dựng nói riêng gặp rất nhiều khó khăn. Sau giải phóng, kinh tế miền Nam gần như sụp đổ khi dòng tiền và vật tư viện trợ từ Mỹ bị chấm dứt. Tương tự, tại miền Bắc, viện trợ của các quốc gia chủ nghĩa xã hội cũng cạn kiệt. Đồng thời, chếđộ kinh tế kế hoạch tập trung cũng thể hiện ra nhiều điểm yếu, dẫn tới giai đoạn đình trệ kéo dài 10 năm này. Dù vậy, ngành xây dựng cũng đạt được nhiều kết quả quan trọng trong giai đoạn này. Cơ sở hạ tầng và công nghiệp một lần nữa được tập trung để khắc phục hậu quả chiến tranh kéo dài. Những thành quả tiêu biểu của ngành xây dựng trong thời kỳ này có thể kể đến gồm Nhiệt điện Phả Lại, Thủy điện Hòa Bình, Thủy
b. Giai đoạn tăng trưởng (1986-đến nay)
Kinh tế đình trệ kéo dài cùng với thất bại của những nỗ lực cải cách trước đó (điển hình là cải cách Giá – Lương – Tiền vào năm 1985) khiến cho Chính phủ Việt Nam nhận thấy cần phải cải cách triệt để. Tháng 12/1986, Đại hội Đại biểu Đảng Cộng sản Việt Nam lần thứ VI đã thông qua chính sách Đổi Mới. Đúng như tên gọi, Đổi Mới là chính sách cải cách toàn diện, đặc biệt chú trọng chuyển đổi từ kinh tế kế hoạch hóa sang kinh tế thị trường xã hội (nghĩa là kinh tế nhiều thành phần, hoạt động theo cơ chế thị trường với sự quản lý của Nhà nước).
Thay đổi mô hình kinh tế là điểm bắt đầu của giai đoạn tăng trưởng kéo dài tới ngày nay của ngành Xây dựng Việt Nam. Theo TCTK, trong hơn 30 năm từ cải cách
Đổi Mới, ngành xây dựng Việt Namđạt tăng trưởng thực trung bình 8,8%/năm.
Hình 4.1. Giá trị thặng dư ngành xây dựng theo giá so sánh năm 2010
Nguồn: Báo cáo ngành xây dựng
Sau Đổi mới, những cải cách quan trọng đối với ngành xây dựng trong giai đoạn bao gồm:
- Áp dụng phương pháp đấu thầu trong xây dựng dân dụng và công nghiệp (1986-1990): gia tăng tính minh bạch và cạnh tranh của ngành xây dựng;
- Tách biệt quản lý nhà nước và quản lý kinh doanh (1996-2000): tăng hiệu quả
sử dụng vốn đầu tư cũng như tính cạnh tranh của thị trường;
- Hoàn thiện khung pháp lý (Luật Xây dựng 2003, 2014; Luật Nhà ở 2005, 2014; Luật Đấu thầu 2005, 2013…): quy định rõ ràng trách nhiệm cũng như quyền lợi của